中国房价上涨抑制了家庭消费吗？
——房价影响消费的多渠道机制分析

徐 妍 安 磊

[摘 要] 本文通过构建一个代表性家庭的生命周期模型，考察了房价波动如何影响居民消费。理论分析表明，房价波动会通过“工资效应”“财富效应”和“成本效应”作用于消费，而最终的效果取决于三者合力的大小、方向。接下来，笔者基于2010、2012年中国家庭追踪调查(CFPS)两期面板数据进行了实证分析，研究表明：房价上涨对家庭消费的影响主要表现为“财富效应”和“成本效应”，房价上涨对居民消费支出具有微弱的促进作用，且这种促进作用仅存在于拥有多套房家庭中，在只有一套房或没有住房的家庭中不明显；房价上涨对家庭当期工资性收入的影响并不显著，本文未得到有关房价“工资效应”存在的经验证据；从家庭消费结构上看，房价上涨显著提高了家庭居住类、交通类消费支出，对其他类消费支出影响不明显。

[关键词] 房价 消费 工资效应 财富效应 成本效应

一、引言

近几年，我国经济从两位数的“增长奇迹”回落到6.9%左右的“新常态”水平，实体经济疲态频现。除GDP以外其余经济指标也出现下滑，固定资产投资趋势性下滑，剔除价格因素后，实际投资下滑得更加明显；地方政府债务攀升、PPP业务投资额和落地率双双下降；受制于中美贸易战的影响，我国国际贸易可能从积极因素变为消极因素。如此“内忧外患”的背景下，投资、进出口都呈现增长动力不足的态势，因此，“扩大内需，启动消费”对于提振当前中国经济起到举足轻重的作用。然而，不难观察到，在宏观经济增速放缓的同时，房地产市场却维持高热。虽然行政手段不断收紧，房地产依然是投资者关注的热点，房价在调控中仍不断创下新高。由于房地产支出占据中国居民支出相当大的比例，我们不禁怀疑：购买房地产资产是否会挤出其他消费，阻碍中国扩大内需的改革进程呢？

房地产资产有别于其他金融资产，兼具消费品和投资品的双重属性，因此，房价变动对消费者的影响机制也颇为复杂。其不仅会通过“财富效应”影响投资者收入，增加消费；还可以通过影响住房使用成本改变消费者的可支配收入。此外，相较于其他的消费品，房屋本身价值很高，对大多数劳动力来说，短期一次性支付的压力较大。因此，各地区政策当局为了解决房价抬高“生存门槛”的问题、吸引高质量劳动力进入，纷纷出台“廉价购房政策”“人才房政策”等一系列以让渡房屋使用权或者优先购买权为代表的优惠政策，影响实际的工资收入，改变居民消费行为。以西安为例，西安市的房价一直被看作省会城市里的“价值洼地”，但从2017年开始迎来了一波猛烈的上涨，一年内均价上涨超过80%；与此同时，政策当局强力推出《西安市深化人才发展体制机制改革，打造“一带一路”人才高地若干政策措施》《西安市进一步加快人才汇聚若干措施》《西安市人才安居办法》等措施，通过“人才安居房”“人才公寓”“住房补贴”等途径降低住房门槛、吸引劳动力进入，这种补贴可以提高工资水平，改善消费能力。因此，在现实背景下，政策当局若要有效地提振消费，就需要系统地梳理房价影响居民消费的作用机制。

二、文献回顾

关于房价影响居民消费作用机制的文献，大多基于生命周期持久收入假说这一经典理论(Modigliani和Buhlenber，1954^[1]；Friedman，1957^[2])。早期，很多学者从微观视角入手研究消费者行为，认为预期收入、财富变化等持久收入均是影响消费者当期、未来消费支出的重要原因，居民可以通过合理分配预期收入达到平滑终身消费的目的(Hall，1978^[3]；Campbell和Mankiw，1989^[4])。随后，研究者大多延续这一方向，从财务效应入手研究资产价格与居民消费联动特征，具体表现为资产价格上涨会增加投资者所拥有的财富，从而促进消费增长。首先，资产价格上涨会提高投资者抵押品的价值，从而获得更多的流动性资金，增加消费者收入，促进消费水平提高。其次，考虑到房地产资产的流动性较差，房价上涨推动房屋升值后，难以立即完全转化成现实的财富，但是会增加投资者未来的财富收入，提高消费者的消费信心，促进消费。最后，房价上升可以缓解消费者面临的流动性约束，即增加消费者在金融机构可能获得的贷款，进而扩大社会总需求(Skinner，1989^[5]；Case，2001^[6]；Ludwig和SlØk，2002^[7]；Catte等，2004^[8]；Chao等，2011^[9]；Naggara和Bellalah，2013^[10]；Khalifa等，2013^[11]；Simo-Kengne等，2013^[12]；Cristini和Sevilla，2014^[13]；Bhatia和Mitchell，2016^[14])。

也有文献表示，资产价格上涨更多地表现为挤出效应，挤占消费份额。首先，房价上涨会提高房价收入比，削弱居民购房支付能力，阻碍潜在需求有效地转化为实际购买力，居民为了实现购房计划，倾向于抑制当期消费，增加储蓄。同时，因为住房支出的增长而减少消费其他商品，产生替代效应。其次，房价上涨会使得消费者以租房替代买房，随着房租的上涨，消费能力受到抑制。再次，近年来房地产市场热度不减，受乐观预期的左右，消费者更倾向于减少其他消费而投资房地产(Sheiner，1995^[15]；Ogawa 和Wan，2007^[16]；Iacoviello，2004^[17]；Chao等，2011^[9]；Dynan等，2012^[18]；Scholnick，2013^[19])。

我国学者对房价影响消费的作用机制莫衷一是，部分学者认为房地产的财富效应显著(高春亮和周晓艳，2007^[20]；况伟大，2011^[21]；贺京同和徐璐，2011^[22]；李勇和何德旭,2013^[23]；刘旭东和彭徽，2016^[24])。但也有学者认为房地产消费对其他消费更多的是挤占效果，高涨的房价或者房租会加重居民的生活成本，占用居民大部分的储蓄，影响消费(杨汝岱和陈斌开，2009^[25]；唐绍祥等，2010^[26]；颜色和朱国钟，2013^[27]；李江一和李涵，2017^[28]；胡颖之和袁宇菲，2017^[29])。还有学者从我国特有的消费习惯着手，认为受传统价值观的影响，我国大多家庭存在强烈的遗产动机，有意愿持续减少非房消费品的支出，以便购买房屋遗留给下一代。此外，我国居民，特别是年龄较大有财富积累的消费者对使用房屋抵押贷款消费的习惯接纳度不高，也导致财富效应不明显(杭斌和郭香俊，2009^[30]；陈彦斌和邱哲圣，2011^[31]；陈斌开和杨汝岱，2013^[32])。

其中，lncome _it 表示家庭i 在时期t 的收入水平，以家庭收入总额取对数表示。控制变量方面，家庭拥有的公司资产(lncomp )、家庭存款(lnsave )、家庭持有的股票基金等金融资产(lnfina )、债权(lnodebt )等控制家庭非工资性收入的影响；以家庭成员数量(familysize )控制家庭规模对家庭总收入的影响；同时以家庭成员平均教育水平(eduy_m )、家庭成员平均健康状况(Health_m )、家庭成员平均工作经验(exper )及其平方项(exper_ 2)控制教育水平、健康状况和工作经验对个体工资性收入的影响；此外，模型中还控制了是否有家庭成员加入了工会(lunion )、家庭户主的户籍(qa 2)可能对家庭收入水平的干扰。模型(17)中的其他变量含义与模型(16)保持一致。若β ′显著为正，则说明“房价上涨工资上涨收入增加”传导机制有效。

通过文献梳理容易看出，“财富效应”“挤出效应”是资产价格影响消费的经典传导渠道，都发挥着重要的作用。既有文献对此的论述与检验都已较为充分，但也存在一些不足之处。首先，现有文献多从宏观角度检验房价影响消费的机制，鲜有利用微观数据分析居民消费结构。本文认为，首先，对“财富效应”“挤出效应”的检验虽然可以从宏观层面进行，但利用微观数据分析居民消费结构，考察个体家庭的居住状况、现有财富能力以及房地产资产扮演的不同角色显然更具说服力。其次，房地产资产不同于普通商品，它兼具消费品、投资品的双重属性，运用理论模型刻画时应分别予以考察，甄别出不同的作用渠道，再从整体的角度研究不同效应的合力效果，得到更加准确的结论。再次，研究时选用个体样本便于区分房价影响消费在异质性主体中发挥的不同作用，使结果更加稳健。此外，除了财富效应和挤出效应，房价还可以通过政策变动的途径影响工资收入，改变消费。例如，地方政府制订的与房地产相关的人才引进政策可以抽象为对工资的直接补贴，这类政策受房价波动影响，政策强度随着房价变动调整。房价这种通过政策影响劳动力工资、间接作用于消费的渠道往往容易被忽视。因此，无论从理论层面还是实证层面都需要对房价影响居民消费的内涵及外延进行拓展、完善，本文基于上述考虑展开研究，对现有成果形成了边际贡献。

求解微分方程(5)，得λ ₀(t )=β ₁×e ^-rt ，因此，C ₀=[β ₁e ^(r-ρ )t ×e ^-ρt₁ ]^-1/θ ，其中β ₁是常数，进一步求解伯努利方程后得到：

三、理论模型与假说提出

(一)模型描述

本文假设存在一种代表性家庭，在(0,T )期内生存并进行经济决策。t =t ₀时家庭拥有一套自住房产；t =t ₁时家庭购买第二套房地产，属于投资性房地产支出；t =t ₂时退休，退休后不再有劳动力收入，且t ₂>t ₁，表明家庭在退休前有足够的财富积累投资第二套房产。

首先，假设(0,t ₁)时家庭拥有一套自住房产，将房产价值按照每期房屋折旧损耗等使用成本及其他机会成本进行分摊，即按照使用成本(μP ₁h ₀)分摊到各期，其中μ 是综合考虑了房屋折旧、贷款利息等因素的参数，P ₁为房产的实际价格，h ₀为房屋面积。(0,t ₁)期间家庭收入主要来源于劳动力市场收入和资产收入，假设劳动力收入存在参数τ ，该参数反映各地区人才引进、住房补贴等与房地产相关的政策对劳动力工资的补贴程度，即本文将各种与住房相关的劳动力吸引政策看成是工资的直接补贴，记为参数τ ，是劳动力市场扭曲的一种表现形式。地区房价的高低会影响参数τ ，即τ (P ₁)、τ (P ₂)，这是因为地区房价的高低直接决定劳动力的生活成本，成为劳动者进入某一市场的“阻力”，为了平衡这种“阻力”，地区政策当局会提高对住房方面的补贴，加强对人才吸引的力度。因此，随着P ₁、P ₂上升，τ 也会上升。假设劳动力供给量为1，那么(0,t ₁)时家庭的收入为(1+τ )w ，其中w 为不存在补贴时的劳动要素价格。资产收入a (t )的收益率以实际利率r 衡量，因此，(0,t ₁)期内家庭的总收入为(1+τ )w +ra 。

其次，假设家庭在t =t ₁时以全款Q 购买第二套房产，购买时家庭受到信贷约束a (t ₁)=Q ,即本文认为当家庭资产累积到足以支付二套房全款时，家庭就会立即购房，投资性房地产每期给家庭带来rP ₂h ₁的收入。此外，假设劳动力在t ₂后不再有劳动力收入，即劳动力退休后不再有劳动所得。

最后，假设家庭在t =T 时生命周期完结，不遗留任何遗产。

(二)模型求解

1.家庭(t ₁,T )期(1) 此处重点求解(t ₁,T )期内家庭的行为方程，这是由于(0,t ₁)期内家庭的行为方程及预算约束在(t ₁,T )期依旧存续，(0,t ₁)期内的重要结论在(t ₁,T )期内都成立，因此对(t ₁,T )期求解的结论具代表性。效用最大化求解。

在上述基本假设的情况下，家庭通过选择消费及购房时点实现效用最大化。令家庭的效用方程(felicity function)为U (C )=,其中θ 为时间偏好，θ >0，U ′(C )>0,U ″(C )<0。这就意味着越晚获得的效用，值越低，符合消费者最优化模型的一般假设。此外，我们假设，U (C )是关于C 递增的凹函数，人们有动力在时间序列上平滑其消费，相较于时高时低的消费路径，理论上居户更喜欢相对均匀的消费模式(Campbell和Mankiw，1989^[4]；Carroll等，2011^[33]；Chamon和Prasad，2010^[34]；蔡兴，2015^[35])。

根据式(13)，可得C (t )=C (0)×e ^(1/θ)×(r -ρ )t ，代入跨期预算约束，可得消费函数的财富消费倾向ε (0)：

maxU (C ₀)e ^-ρ(t -t ₁)dt

(1)

(2)

构建汉密尔顿函数：

艺术之所以存在，就是为了帮助我们重新感受生活，就是为了使我们体会到石头具有石头的物性。艺术的目的在于使我们真正看到、感受到物体而不仅仅是承认它。

J =U [C ₀(t )]e ^-ρt +λ ₀(t )×[ra ₀+(1+τ )w -C ₀(t )

-μP ₁h ₀+rP ₂h ₁]

(3)

变量λ ₀(t )是收入的影子价格的现值，该影子价格依赖于时间，是由于每个“约束”都对应一个影子价格，家庭面对连续的约束，每个瞬间都对应一个约束。因此，U 最大化一阶条件是：

(4)

(5)

语文的备考，如同建造一幢大厦，在画图纸和起楼房的辩证关系中，谁都清楚图纸的重要意义——它是梦想照进现实前的关键环节，它时刻提醒我们不忘初心，我们需要怎样的大厦，我们需要夯实一个怎样的地基，我们需要设计怎样的内部格局，我们想给它穿上怎样的衣帽……这一些都是在施工前必须想清楚的，并且在施工的过程中还得时刻惦记着自己最初的设想，否则一栋大厦可能建着建着就成宝塔、成亭台了——而且还很可能是烂尾收场。

熵表示系统不确定性的度量，其确定权重的原理是：利用评价系统中各目标的信息，通过熵值法计算出各评价指标的信息熵ei。某指标的熵值ei越大，则说明该指标的无序度越小，提供的信息越少，则应赋予该指标较小的权重[21]。方法如下：

(6)

其中，β ₂是常数，φ =(β ₁e ^-ρt₁ )^-1/θ ，b =(1+τ )w -μP ₁h ₀+rP ₂h ₁。

家庭在退休后，不再有工资收入，因此，(t ₂,T )期的预算约束为利用汉密尔顿函数求解，得到：

(7)

其中，β ₃为常数，b ′=-μP ₁h ₀+rP ₂h ₁，根据a (t ₁)=Q ,a (T )=0，可知：

在我的家乡，没有成片的橘林。所能见到的橘树，长在庭院一隅，秋天结果，不算大观，只做观赏。虽奉橘不堪出手，但可送大米、银杏、红薯、鱼与螃蟹，我如果学古人，可写纯朴厚道的“奉薯帖”，意趣横生的“送蟹帖”。

(8)

(9)

β ₃=β ₂-(1+τ )α ₅

推进党务公开对于加强党的领导、改善党的领导具有重要的作用，也是实现全面从严治党目标的重要途径，对新时代推进全面从严治党向纵深发展具有极其重要的意义。

(10)

其中，

进一步，求解式(8)、(9)、(10)，可得φ =，其中，E ₂=e ^-rt₂ -e ^-rt₁ <0,E ₃=(e ^-rT -e ^-rt₁ )<0,E ₄=(e ^-rt₁ -e ^-rT )>0

因此，根据可知：

(11)

根据式(11)可知，C ₀(t )与τ 、h ₁的关系与θ 相关，需要根据θ 的大小分情况讨论，因此，需要进一步求解家庭财富消费倾向。

2.家庭财富消费倾向求解。

在整个生命周期内考查家庭的最优消费的行为，根据汉密尔顿函数一阶条件式(4)、(5)，求解得到关于消费选择的欧拉方程：

本文通过动力学仿真软件Workbench对某型号移动式筛分站采用的新型半内藏式液压马达驱动滚筒建立虚拟样机模型，对其工作状态进行仿真静力学分析和疲劳分析，用理论计算得到应力的值和仿真分析计算的值比较，证明了虚拟样机的准确性。同时，验证了机构的可行性和合理性，为采用半内藏式液压马达驱动滚筒的设计提供了参考依据。

(12)

当效用函数形式为时，边际效用弹性{[-U ″(C )×C ]/[U ′(C )]}是跨期替代弹性的倒数，该效用函数的替代弹性为常量σ =1/θ 。对应C 的增加，U ′(C )会成比例地下降，θ 越高，下降的速度越快，居户越不愿意偏离均匀消费的倾向。因此，得到最优化的条件为：

(13)

(0,T )期内的预算约束为：

a (T )×e ^-r(T )T +C (t )×e ^-rt dt =a (0)+(1+τ )w ×e ^-rt dt +Ph ×e ^-rt dt

(14)

2.内生性问题的进一步处理。

(t ₁,T )期内，家庭面临效用最大化问题可表示为：

(15)

其中，[1/ε (0)]=e ^[r(1-θ )/θ -ρ /θ ]t dt

根据式(15)可知，家庭的财富、房地产价值或者工资收入变化都可能通过利率传导到消费函数，同时产生正、负两种效应。一种效应表现为消费者倾向于增加所有阶段的消费，另外一种效应则是家庭减少当期消费，转移到未来。当θ <1时，家庭不太关注消费的平滑效应，家庭减少当期消费的效应占主导作用；而当θ >1时，消费者倾向于平滑的消费路径，ε (0)随着r 的增加而增加，家庭增加所有时段消费这一效应占主导作用。根据前文的假设和研究惯例，消费者更倾向于在生命周期内平滑各阶段的消费(即θ >1的情况)，因此，此处重点考察θ >1时的情况。将θ >1代入式(11)，可知A >0，据此判断当τ 和h ₁发生改变时对消费的影响。

具体来看，将房地产作为消费品时，房地产价格上升导致地区生活成本上升，政策当局吸引劳动力进入的压力增加，可能会加大工资性的住房补贴，提高居民的工资收入，改善消费水平；而当地区房价平稳或较低时，周边劳动力进入增多，市场上劳动力供给充足、甚至过剩，政策当局引入劳动力的压力减缓，逐渐减少工资性住房补贴，降低劳动力的消费水平。这种由房价变化通过劳动力工资作用到消费的机制，本文称之为“工资效应”。此外，房价上涨会提高家庭自有房屋的使用成本(μP ₁h ₀)，使用成本是持有房产的家庭每期必须支付的，使用成本的增加会使消费者减少其他商品的消费，削弱家庭的消费能力，导致消费者在购房时选择更小的面积或推迟购房的时间，减弱家庭消费能力，这种效应被称之为“成本效应”。将房地产作为投资品时，房价上涨会引起家庭房屋收益(rP ₂h ₁)的增加，房价下降会导致收益降低，影响消费者实际拥有的财富总量，作用于投资者的消费能力，这种效应被称之为“财富效应”。

据此，本文认为，房价上升对消费的影响，不是由某个单一因素所决定，而是取决于工资效应、成本效应与财富效应“合力”的方向与大小。

四、研究设计与数据来源

(一)房价波动影响消费的“财富效应”检验

为检验房价波动是否会通过财富效应对家庭消费支出产生影响，参考张浩等(2017)^[36]的研究，构建以下计量模型展开实证分析，如式(16)所示。

lnC _it =α +βHP _it +∑φControl _jit +υ _i +τ _t +ε _it

(16)

式(16)中，lnC _it 表示家庭i 在时期t 的消费水平，以家庭消费总支出取对数表示。HP _it 表示家庭i 所持有的房地产资产在时期t 的价格水平，以房价的对数值代理。Control _jit 为模型中的控制变量，借鉴现有研究，本文主要引入以下控制变量：家庭的收入水平(lncome )、家庭拥有的公司资产(lncomp )、家庭非房地产贷款(lnnohd )、家庭存款(lnsave )、家庭持有的股票基金等金融资产(lnfina )、债权(lnodebt )、家庭规模(familysize )、家庭成员平均教育水平(eduy_m )、家庭成员平均健康状况(Health_m )、家庭成员平均年龄(Age )及其平方项(Age_ 2)。υ _i 为家庭层面的固定效应，用以控制个体差异的影响；τ _t 为年份固定效应；ε _it 为随机扰动项。在此基础上，分别以食品(lnfood )、衣物(lndress )、居住(lnhouse )、家庭设备及日用品(lndaily )、医疗(lnmed )、交通(lntco )以及通信文教娱乐(lneec )等各类消费支出作为模型(16)中的被解释变量，用来进一步检验房价波动对家庭消费支出结构的影响。

需要说明的是，不同于张浩等(2017)^[36]的研究，我们在模型中控制了年份固定效应(τ _t )，原因在于，家庭消费可能呈现出逐年递增的趋势，倘若计量模型不对时间趋势加以控制,容易对基准回归结果形成干扰，导致实证结果有偏。且控制年份固定效应能减轻仅随时间变化的不可观测因素引起的内生性问题，得到更为稳健的估计结果。下文中的实证结果也证实了纳入年份固定效应的必要性。

(二)房价波动影响消费的“工资效应”检验

根据理论模型部分的演绎，房价还有可能通过“工资效应”提高家庭当期的收入水平，进而影响家庭的消费决策。为检验“房价上涨工资上涨收入增加”这一传导机制是否存在，本文进一步设定计量模型(17)加以检验。

lncome _it =α ′+β ′HP _it +∑φ ′Control _jit +υ _i +τ _t +ε _it

(17)

另一方面，刑法本身存在的合理性也需要公众认同的支持。“刑法如果得不到公众的认同，它就是施行暴政的工具，从而与社会的法治观念格格不入。只有保持刑法与市民感觉或规范意识之间的一致性或张力，获得公众对刑法的认同感，才不会使刑事司法活动成为一个脱离公众的‘异物’”。［8］

(三)房价波动影响消费的“成本效应”检验

前文的理论模型分析表明，除了“工资效应”和“财富效应”，房价上涨还存在“成本效应”，即：房价上涨推高了无房家庭的购房成本，这无疑将对无房家庭的消费支出产生“挤出”作用。这意味着，房价对家庭消费支出的影响在不同家庭间存在明显的异质性。对于有多套房的家庭而言，房价上涨引起的“财富效应”容易转换为实质性消费支出，由此对家庭消费产生显著的正向促进作用。而对于仅拥有一套房的家庭而言，由于当前住房主要为居住属性，用于满足自身住房需求，房价上涨的“财富效应”短期难以通过房屋产权交易提高家庭收入，因而对家庭消费支出的影响可能并不显著。而对于无自有产权用房的家庭而言，房价上涨则主要表现为“成本效应”，房价持续上涨加重了其未来的购房成本，容易促使其通过“节衣缩食”为未来购房蓄力，由此导致房价上涨对此类家庭的正向影响不显著，甚至转为负向影响。

本文通过分样本回归检验房价对家庭消费支出的影响在不同家庭间可能存在的异质性。具体而言，本文将全样本进行细分：一是基于是否有多套住房将样本细分为拥有多套房家庭和无多套房家庭；二是按是否结婚将全样本划分为已婚家庭和未婚家庭。从中国传统来看，已婚家庭大多至少拥有一套自有住房，而未婚家庭多半没有或者仅有一套自有用房。据此，通过各个子样本，分别对模型(16)进行估计，验证房价对不同家庭消费支出的异质影响。

(四)数据来源与变量的描述性统计

表3列示了基于分样本回归的检验结果。列(1)与列(2)按家庭是否拥有多套房为标准来划分样本，列(3)和列(4)按户主是否婚配将全样本细分为已婚家庭和未婚家庭两个子样本。列(1)～列(4)均选择双向固定效应模型展开分析。在拥有多套房家庭子样本中，变量HP 回归系数为0.235，在1%水平上通过显著性检验；而在至多一套房家庭子样本中，变量HP 回归系数为0.019，未通过统计检验。结合表2中回归结果，可以看出，房价上涨对消费支出的正向促进作用在多套房家庭中更为显著(相应t 统计值为3.77)，且影响系数远高于至多一套房家庭，也明显高于基于全样本的估计系数。进一步观察基于已婚家庭和未婚家庭两个子样本的回归结果，已婚家庭子样本中，HP 回归系数为0.055，在5%水平上通过显著性检验，而未婚家庭子样本中HP 回归系数虽然依然为正，但却不显著。这说明房价上涨对家庭消费支出的正向影响在已婚家庭中表现更为明显。分样本回归结果支持了本文理论模型部分提出的“财富效应”和“成本效应”假说。房价上涨在房屋价值提升的同时，也增加了住房和购房成本，对于至多一套房或未婚家庭而言，房屋主要表现为居住属性，房价上涨带来的成本效应占据主导，导致房价上涨对消费支出的正向影响并不明显。而对于多套房家庭而言，房屋的投资品属性更强，房价上涨引致资产价值增值， 房屋价值提升的“财富效应”有助于增加家庭消费支出。概而论之，房价上涨的“财富效应”主要存在于多套房家庭，在仅有一套房或是无房家庭中并不明显。

表1 变量定义与描述性统计分析

五、实证结果分析

(一)实证结果

本文所有回归结果均使用以家庭为聚类变量的聚类稳健标准误，分析过程中以双向固定效应模型的回归结果为准。表2列示了逐渐加入控制变量的房价波动对家庭消费的基准回归结果，列(1)～列(3)未控制年份固定效应，列(4)～列(6)控制了年份固定效应。

首先，政府不能过多干预城市商业银行的业务战略和开展，更不能为追究“政绩”而强迫城商行优先选择大型企业作为客户，过度扩张。同时，需要充分认识小微企业健康发展对于地方经济具有十分重要的作用。地方政府要保障城市商业银行有一个较为自主的决策环境，能够真正根据市场需求做出业务规划。

关注核心解释变量HP 回归结果，不难发现，当不控制年份固定效应时，房价对家庭消费支出在1%水平上有着显著的正向影响，影响系数约为0.1。张浩等(2017)^[36]的实证结果为，城镇居民房屋价值的提升会增加家庭总消费支出，影响系数为0.093，在不控制年份效应的情况下，本文的实证结果与之较为接近。进一步分析列(4)～列(6)的回归结果，容易看出，当控制了年份固定效应时，变量HP 回归系数大幅减小，由0.107减小为0.037，且显著性水平明显下降(回归系数显著性由1%下降到10%)。与此同时，列(4)～列(6)中年份虚拟变量(2012.cyear )的回归系数显著为正，这说明家庭消费支出水平确实表现出一定的时间趋势性，倘若在模型中不控制年份固定效应，很有可能高估房价上涨引起的财富效应。以上回归结果表明，对于全体样本而言，房价上涨确实存在一定的“财富效应”，对家庭消费支出有着正向影响，但不论是从影响系数，还是从显著性水平上看，这种影响均较为微弱。

表2 房价影响消费的基准回归结果

续前表

注：括号中为聚类稳健标准误差下的t 统计值；分别表示在1%、5%、10%水平上显著。下同。

本文选择中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies，CFPS)作为研究数据。中国家庭追踪调查已进行了四轮，有2010、2012、2014以及2016四年的数据，由于2014和2016年中关于家庭住房价值数据缺失较为严重，本文仅选用2010和2012年样本构建一个两期面板数据。立足于中国城乡分割的基本情景，本文根据国家统计局城乡划分标准，仅选取城市居民作为研究样本，原因在于，农村家庭房产流动性较差，财富效应式微，若包含此类样本可能对实证结果产生较大干扰。在实证过程中，2012年家庭收入选择CFPS中基于2010年可比价计算的家庭收入，各个消费支出类指标均通过CPI指数调整为以2010年为基期的定基比数据，同时剔除数据缺失值较为严重的家庭，最终得到8 485个家庭-年度观测值。各类变量的定义及描述性统计分析如表1所示。

他说没怎么样。楼兰的女儿管我叫爸，我管楼兰的母亲叫妈。我们就像一家人般亲密，事实上这段时间，我们就是一家人。老人暂时也没有讹我，既没有让我抚养她的外孙女，也没有黑我的那套房子。不过说不准她现在还没到讹我的时间，我也不会有她永远不会讹我的证据……楼兰按时吃药，按时喝水，按时睡觉，按时醒来，按时打吊针，按时花钱，按时呻吟，按时死去，按时火化，按时下葬，就这样……

表3 房价影响家庭消费的分样本回归结果

续前表

为检验房价上涨除了“财富效应”外，是否还存在工资效应，本文进一步利用模型(17)进行检验，回归结果如表4所示。其中，列(1)和列(2)以家庭总收入作为被解释变量，列(3)和列(4)以家庭工资性收入作为被解释变量，列(2)和列(4)控制了年份固定效应的影响。不难发现，在列(1)～列(4)中，核心解释变量HP 回归系数没有通过统计检验，房价波动并未对家庭当期总收入水平和工资水平产生显著影响。以上结果说明，从本文的实证结果上看，并没得到“房价上涨工资上涨收入增加消费增加”传导机制的存在证据，房价对居民消费水平的影响仍主要表现为“财富效应”和“成本效应”。

表4 房价“工资效应”的检验结果

续前表

(二)稳健性检验与内生性问题讨论

1.结论的稳健性检验。

为了检验前述实证结果的稳健性，参考Campbell 和Cocco(2007)^[37]与Gan(2010)^[38]的研究，设定文献中更为常用的差分模型(3)，进一步展开分析。

ΔlnC _i =α ″+β ″ΔHP _i +∑φ ″ΔControl _ji

+∑φProv +ε _i

(18)

模型(18)中，ΔlnC _i 表示家庭在2012年消费支出与2010年消费支出的差额，ΔHP _i 为2010—2012年家庭房屋资产价格变动情况，ΔControl _ji 为相应的控制变量，控制变量选择与前文保持一致，在此基础上，我们还在模型中控制了家庭i 所属地区虚拟变量Prov 。回归结果如表5所示，其中列(1)为全样本回归结果，列(2)～列(5)为分样本回归结果。在全样本中，核心解释变量HP 回归系数为0.038，在10%水平上通过显著性检验，与表2中基准回归结果非常接近，房价上涨存在微弱的“财富效应”。在拥有多套房家庭中，变量HP 回归系数在5%水平上显著为正，而在至多一套房家庭中，变量HP 回归系数不显著且明显小于多套房家庭。同样，相较于未婚家庭，房价对已婚家庭消费支出的影响更大且更为显著。总的来说，差分模型的回归结果与基准模型的回归结果保持一致，房价上涨存在微弱的“财富效应”，且这种财富效应主要显著存在于拥有多套房的家庭中，在仅有一套房或无房家庭中并不存在。由此，证实了前述基准回归结果的稳健性。

其中，e ^-rt 为折现系数，a (T )为生命周期结束时家庭持有的资产。根据前文假设以及横截条件的要求，家庭在生命周期结束时不留任何遗产。因此，当T →∞时，a (T )×e ^-r(T )T =0。Ph ×e ^-rt dt 是生命周期内家庭持有房产所带来的总收益，跨期预算约束变为：其中，为工资收入现值以及房地产资产现值，a (0)为初始总资产。

③利用电子变频器进行调节，改变电机的转速。目前国产变频器大都是两相象或三相象变频器，没有能量回馈功能，功率方向只正向输出功率。美国AB700PowerFlex700交流变频器采用电流型变频器，是真正的高—高四相象变频器，主要用于控制三相感应电动机，从最简单的速度控制到最苛刻的转矩控制，满足应用系统的要求。

由于家庭的消费支出有一定比例为住房支出，若家庭住房需求越高，其选择的房屋市场价值可能也越高，最终表现为消费能力越强的家庭持有房产的价格也越贵。因而，本文的核心解释变量与被解释变量之间可能存在双向因果关系，由此引发的内生性问题可能导致回归结果出现偏误。为此，本文选择家庭所处地级市的平均房价水平作为家庭持有房产价格的工具变量；考虑到单个家庭的住房消费支出难以影响到整个地级市的房价水平，选择地级市的平均房价水平作为单个家庭房屋价格的工具变量，在保证相关性的同时能较大幅度降低因双向因果而引起的内生性问题。通过面板固定效应的工具变量法对基准模型进行估计，结果如表6所示，其中列(1)为全样本回归结果，列(2)～列(5)为分样本回归结果。控制内生性问题后，核心解释变量HP 回归系数为0.035，与基准回归结果较为接近，但显著性水平明显降低，说明整体而言，房价上涨带来的“财富效应”的确微弱。进一步观察分样本回归结果，不难看出，房价上涨对多套房家庭消费支出的正向影响依旧显著为正，且影响系数较大，这意味着房价上涨的“财富效应”主要显著存在于多套房家庭。而在至多一套房和未婚家庭中，变量HP 回归系数由正转负，虽然未通过显著性检验，但却能在一定程度上说明控制内生性问题后，房价上涨引致的“成本效应”在至多一套房家庭中表现得更为明显，与家庭消费支出间存在一定的负向关系。以上分析意味着，在控制内生性问题后，实证结果仍与理论模型的推断相符，且与基准回归结果基本保持一致。

表5 基准回归结果的稳健性检验

表6 面板固定效应的工具变量法回归结果

六、拓展分析：房价上涨对家庭消费支出结构的影响

房价波动如何影响家庭消费支出结构？本文进一步展开研究。中国家庭追踪调查(China Family Panel Studies，CFPS)将消费支出细分为食品(lnfood )、衣物(lndress )、居住(lnhouse )、家庭设备及日用品(lndaily )、医疗(lnmed )、交通通信(lntco )以及文教娱乐(lneec )等几大类，分别以上述各类消费作为模型(16)的被解释变量，进一步检验房价波动对家庭消费支出结构的影响，仍然采用双向固定效应模型进行回归分析，结果如表7列示。

在列(1)～列(7)中，核心解释变量HP 虽然依旧为正，但大多都没有通过显著性检验，房价上涨仅对居住类消费支出和交通通信类消费支出产生了显著正向影响。这与张浩等(2017)^[36]未控制年份固定效应时的回归结果不同，他们认为房屋价值的提升对家庭多类消费支出均产生了显著影响(如衣着、医疗、交通通信以及文教娱乐等)，本文则未发现房价上涨影响衣着、医疗以及文教娱乐类消费支出的经验证据。相反，房价上涨导致家庭居住类支出显著增加(在1%水平上通过t 检验)。我们认为，是否在固定效应模型中控制了年份效应是导致实证结果出现差异的关键。

但是改革开放以来,西方艺术思潮,特别是后现代主义思潮，对中国的艺术家与艺术界产生了极其重大的影响。后现代主义是对传统的反叛,它主张艺术与生活之间画等号,反对艺术基本功,艺术家熟练的技艺在他们认为是工匠的行为。德国后现代艺术的代表人物波伊斯曾公开号召青年艺术家放下画笔,取缔技艺。受其影响,一时间反传统反技艺的思潮在国内艺术界大行其道。在中国流传了数千年的艺技思潮变得无足轻重,艺术家们的创作也无所适从。

表7 房价上涨对家庭消费支出结构影响的回归结果

总的看来，房价上涨对家庭消费支出结构影响的回归结果与前述的理论逻辑是保持一致的，对于普通家庭而言，房价上涨明显增加了其住房成本，居住类消费支出增加；且城市核心区域高昂的房价还有可能导致租房家庭为了节省居住成本，选择在较为偏远的地带租房，进而导致交通类消费支出增加。对于多套房家庭而言，房价上涨进一步强化了其房产投资需求，同样会对居住类消费支出产生正向影响。由此，我们可以得到的重要启示是，试图依靠房价上涨的“财富效应”来带动消费是不切实际的。一方面，房价上涨的“财富效应”仅在“多套房”家庭中存在，而这类家庭数量较少，消费力有限；另一方面，房价上涨造成的“成本效应”和房产投机需求，使得房价上涨的财富效应仅体现在居住类消费支出上，不利于家庭消费升级。

为了进一步证实房价对家庭消费支出结构影响的稳健性，通过差分模型进行回归分析，与前文一致，本文在差分模型中控制了区域差异的影响，回归结果如表8所示。逐列对比表8与表7中的回归结果，不难发现，列(1)～列(7)中核心解释变量HP 的回归系数在显著性水平和符号方向方面均基本保持一致，由此在一定程度上证实了房价上涨对家庭消费支出结构影响回归结果的稳健性。

表8 房价上涨对家庭消费支出结构影响的稳健性检验

七、结论与启示

自从我国经济发展进入新常态以来，实体经济走势不振，GDP增长回归至较低水平，投资、进出口等也遭遇“瓶颈”，因此“消费”成为当下提振经济发展的重要出路。与此同时，房地产行业“独挑大梁”，成为经济增长最为重要的支撑力，房价在“限购、限贷”政策的治理下，出现“且调且涨”的怪象。因此，梳理房价与消费之间的关系，有利于政策在调控房地产市场的同时，实现房价与消费的良性互动，带领我国经济走出下滑的泥淖。

由表2可知，31号至40号测试样本的相对误差依次为0.001255、0.010008、0.022222、0.003517、0.002994、0.010018、0.016057、0.004333、0.001875和0.002124，其平均相对误差与最大相对误差分别为0.007440和0.022222，说明预测值与真实值比较接近，完全满足误差小于10%的相关要求，表明BP人工神经网络能够对MDEA溶液吸收能力进行较为准确的预测。

本文首先构建了一个代表性家庭的生命周期模型，综合考虑了房地产作为普通消费品和投资品的不同属性，以及生命周期的各个标志性阶段里，工资收入、财富总量、使用成本等关键变量对消费行为的影响。研究发现，房价波动可能会通过“工资效应”“财富效应”和“成本效应”综合作用于消费，最终的效果取决于三者的合力大小、方向。进一步基于2010、2012年中国家庭追踪调查(CFPS)两期面板数据进行实证检验，结果显示：房价上涨对家庭消费的影响主要表现为“财富效应”和“成本效应”，房价上涨对居民消费支出具有微弱的促进作用，且这种促进作用仅显著存在于拥有多套房家庭中，在只有一套房或没有住房的家庭中不明显；房价上涨对家庭当期工资性收入的影响并不显著，本文未得到有关房价“工资效应”的存在证据；从家庭消费结构上看，房价上涨显著提高了家庭居住类、交通类消费支出，对其他类消费支出影响不明显。

在开采金矿之前，需要进行深入分析矿山矿岩，研究矿岩产状、力学性质、构造、开采对矿山产生的影响，对开采金矿可能引发的负效应进行预测，例如：是否会改变岩体。与此同时，需要及时的填充和加固处理移动岩体或者已经塌陷的岩体，避免出现塌陷托大。在完成采矿之后，需要综合性处理开矿造成的废弃地，通过治理使废弃地能够达到种植开垦的标准，保持良好的生态环境[2]。

以上研究结论的一个重要启示在于：试图依靠房价上涨的“财富效应”来带动消费是不切实际的。一方面，房价上涨时“财富效应”仅在多套房家庭中存在，而这类家庭数量较少，消费力有限，驱动力不足，难以依赖此类家庭消费支出拉动经济；另一方面，房价上涨造成的“成本效应”和房产投机需求，使得房价上涨的财富效应仅体现在居住类消费支出上，容易引致“房价上涨家庭住房投资支出增加房价上涨”的循环怪圈，这对家庭消费升级而言，可能存在不利的影响。

此外，针对高涨的房价，政策当局使用补贴政策来提高劳动力消费的“工资效应”不显著。现在多数的补贴政策都是以“房补”“人才公寓”“人才廉价租赁房”形式存在，主要是缓解年轻劳动力暂时性的住房困难，并未从根本上解决房地产市场供求不平衡的问题，实质是推迟了住房需求释放的时间。因此，即便是对工资的直接补贴，劳动力也较少用作其他商品的消费，更多的是将收入储蓄后再投向房地产领域，导致“工资效应”不显著，阻碍房价与消费之间的正向作用机制，若想通过“工资效应”提高消费，则更需要针对房地产市场供需平衡的调控政策，解决高房价所造成的消费不足的问题。

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How Housing Price Fluctuations Affect Household Consumption: Theoretical Mechanism and Empirical Evidence

XU Yan AN Lei

Abstract : By constructing a life cycle model of representative households, this paper investigates how housing price fluctuations affect household consumption.Theoretical analysis shows that housing price fluctuations affect consumption through “wage effect”, “wealth effect” and “cost effect”, and the final effect depends on the combined force and direction of those.Next, based on the 2010 and 2012 Chinese Families Panel Studies(CFPS)data to carry on the empirical analysis.Research shows that: the impact of rising prices on household consumption mainly for the “wealth effect” and “cost effect”, rising prices for consumer spending is weak.Moreover, the promotion effect was only significant in households with multiple apartments, but not in those with one or no houses.The impact of rising housing price on current wage income is not significant.From the perspective of household consumption structure, the rise in housing prices has significantly increased household spending on housing and transportation, with little impact on other types of spending.

Key words : House price Consumption Wage effect Wealth effect Cost effect

[收稿日期] 2019-05-25

[作者简介] 徐妍，女，1988年1月生，长安大学经济与管理学院讲师，经济学博士，研究方向为货币政策、房地产金融；安磊(通讯作者)，男，1991年9月生，西安交通大学经济与金融学院博士研究生，研究方向为宏观经济、公司金融。

[基金项目] 教育部人文社会科学研究青年基金项目“新常态下的最优货币政策框架设计与宏观经济调控效果研究”(项目编号：17YJC790179)；国家自然科学基金青年科学基金项目“地方政府行为与区域产业演化中的‘路径创造陷阱’：基于可实证空间均衡模型的多尺度交互作用研究”(项目编号：71903016)；国家自然科学基金青年项目“基于投资者复杂网络结构的证券市场系统性关联风险识别和干预”(项目编号：71803147)。

感谢匿名评审人提出的修改建议，笔者已做了相应修改，本文文责自负。

[中图分类号] F299.23

[文献标识码] A

[文章编号] 1000-1549(2019)12-0090-16

(责任编辑：李 晟 张安平)

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